correct=0和total=0是什么意思
时间: 2024-04-23 16:22:24 浏览: 16
correct和total是两个变量,用于记录神经网络在测试集上分类正确的样本数和总样本数。
在代码中,correct被初始化为0,用来记录分类正确的样本数。total也被初始化为0,用来记录测试集中样本的总数。
在每次遍历测试集中的一个样本时,total会增加1,记录新的样本总数。然后,根据神经网络的输出和标签,判断当前样本是否分类正确,如果分类正确,则将correct加1。
最后,通过计算correct / total,就可以得到神经网络在测试集上的分类准确率。
相关问题
ith torch.no_grad(): correct = 0 total = 0
这段代码片段使用了 PyTorch 的上下文管理器 `torch.no_grad()`,它可以暂时关闭梯度计算,以减少内存消耗并加速代码执行。在这个上下文管理器中,`correct` 和 `total` 被初始化为 0,用于记录模型的预测准确率。在模型推理时,通过对比模型预测的类别和真实标签的差异,来更新 `correct` 和 `total` 的值。最终 `correct/total` 就是模型的预测准确率。
def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad: for data in test_loader: x, y =data y_pred = model(x) _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1) total += y.size(0) correct += (predicted == y).sum().item() print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 *correct/total))
这段代码存在一个语法错误,在第 4 行应该调用 `torch.no_grad()` 方法而不是 `torch.no_grad` 属性。`torch.no_grad()` 方法是一个上下文管理器,它使得在该上下文中计算的所有张量都不会被跟踪梯度,从而提高了计算效率。
正确的代码应该是:
```
def test():
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
x, y = data
y_pred = model(x)
_, predicted = torch.max(y_pred, dim=1)
total += y.size(0)
correct += (predicted == y).sum().item()
print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 * correct/total))
```
注意,在 `with` 语句中调用 `torch.no_grad()` 方法之后,所有在该上下文中计算的张量都不会被跟踪梯度,这有助于提高计算效率。然而,如果需要计算梯度,则需要退出该上下文并调用 `backward()` 方法。